滚动导向滤波器细节增强

滚动导向滤波器（Rolling Guidance Filter）可以用来对图像进行细节增强。它是一种高级的滤波方法，可以帮助消除图像中的背景噪音并提高图像的清晰度。该滤波器通过使用导向图像来指导滤波过程，从而保留图像的细节信息。通过对滤波过程进行多次迭代，滚动导向滤波器能够逐渐增强图像的细节。

在滚动导向滤波器中，导向图像被用作引导信息，用来指导滤波器对图像进行平滑处理。导向图像可以是原始图像的一个变体，或者是另一个与原始图像相关的图像。滚动导向滤波器通过比较导向图像和滤波后的图像的差异来调整滤波器的参数，从而实现细节的增强。

通过引用和我们可以了解到滚动导向滤波器的应用和效果。滚动导向滤波器能够消除图像中的背景噪音，并产生令人印象深刻的结果。它可以对图像进行多次迭代，逐渐增强图像的细节，从而提高图像的质量和清晰度。

总结来说，滚动导向滤波器是一种用于细节增强的高级滤波方法。它通过使用导向图像来指导滤波过程，从而保留图像的细节信息并提高图像的清晰度。滚动导向滤波器可以消除背景噪音，并产生令人印象深刻的结果。

相关问题

基于局部统计信息的滚动导向滤波matlab代码

以下是基于局部统计信息的滚动导向滤波的 MATLAB 代码示例：

function output = rolling_guided_filter(input, guidance, radius, epsilon)
% input: 输入图像
% guidance: 引导图像
% radius: 滤波器半径
% epsilon: 正则化项

% 初始化输出图像
output = zeros(size(input));

% 计算均值和方差
mean_I = conv2(input, ones(radius*2+1)/(radius*2+1)^2, 'same');
mean_p = conv2(guidance, ones(radius*2+1)/(radius*2+1)^2, 'same');
corr_I = conv2(input.^2, ones(radius*2+1)/(radius*2+1)^2, 'same');
corr_Ip = conv2(input.*guidance, ones(radius*2+1)/(radius*2+1)^2, 'same');
var_I = corr_I - mean_I.^2;
cov_Ip = corr_Ip - mean_I.*mean_p;

% 计算 A 和 b 的值
a = cov_Ip./(var_I + epsilon);
b = mean_p - a.*mean_I;

% 对每个像素应用滤波
for i = 1:size(input, 1)
    for j = 1:size(input, 2)
        % 计算滤波器边界
        rmin = max(i-radius, 1);
        rmax = min(i+radius, size(input,1));
        cmin = max(j-radius, 1);
        cmax = min(j+radius, size(input,2));
        
        % 计算输出像素值
        mean_a = mean(mean(a(rmin:rmax, cmin:cmax)));
        mean_b = mean(mean(b(rmin:rmax, cmin:cmax)));
        output(i,j) = mean_a*input(i,j) + mean_b;
    end
end

end

这个函数接受输入图像 `input` 和引导图像 `guidance`，并基于局部统计信息进行滚动导向滤波，使用指定的半径 `radius` 和正则化项 `epsilon`。输出是滤波后的图像 `output`。

基于加权中值滤波的滚动导向滤波matlab代码

以下是基于加权中值滤波的滚动导向滤波的 MATLAB 代码示例：

function output = rolling_guided_filter(input, guidance, radius, epsilon, q)
% input: 输入图像
% guidance: 引导图像
% radius: 滤波器半径
% epsilon: 正则化项
% q: 中值滤波器的权重

% 初始化输出图像
output = zeros(size(input));

% 对每个像素应用滤波
for i = 1:size(input, 1)
    for j = 1:size(input, 2)
        % 计算滤波器边界
        rmin = max(i-radius, 1);
        rmax = min(i+radius, size(input,1));
        cmin = max(j-radius, 1);
        cmax = min(j+radius, size(input,2));
        
        % 提取局部窗口
        input_window = input(rmin:rmax, cmin:cmax);
        guidance_window = guidance(rmin:rmax, cmin:cmax);
        
        % 计算权重和中值
        weights = exp(-((guidance_window - guidance(i,j)).^2)./(epsilon^2));
        median_val = weighted_median(input_window, weights, q);
        
        % 计算输出像素值
        output(i,j) = median_val;
    end
end

end

function median_val = weighted_median(input, weights, q)
% input: 输入向量
% weights: 权重向量
% q: 权重中值

% 将输入向量和权重向量按升序排序
[sorted_input, idx] = sort(input(:));
sorted_weights = weights(idx);

% 计算累计权重
cumulative_weights = cumsum(sorted_weights);

% 找到权重中值位置
median_idx = find(cumulative_weights >= q, 1, 'first');

% 如果没有找到权重中值位置，则返回最大值
if isempty(median_idx)
    median_idx = numel(input);
end

% 返回权重中值
median_val = sorted_input(median_idx);

end

这个函数接受输入图像 `input` 和引导图像 `guidance`，并基于加权中值滤波进行滚动导向滤波，使用指定的半径 `radius`、正则化项 `epsilon` 和权重中值 `q`。输出是滤波后的图像 `output`。

注意，这里的加权中值滤波使用了自定义函数 `weighted_median`，它接受一个输入向量 `input`、一个权重向量 `weights` 和一个权重中值 `q`，并返回加权中值。该函数使用指定的权重向量对输入向量进行排序，并计算累计权重，然后找到权重中值位置并返回加权中值。